개인신용정보와 개인용자동차보험 사고발생확률 및 손해율 간의 상관관계 연구

• 영문명: A Study on the Relationships between Personal Credit Information and Probability of Loss as well as Loss Ratio: A Case for Personal Comprehensive Automobile Insurance
• 발행기관: 한국리스크관리학회
• 저자명: 정재욱 손승호
• 간행물 정보: 『리스크관리연구』20권 2호, 17~58쪽, 전체 42쪽
• 주제분류: 경제경영 > 경영학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2009.12.31

국문 초록

본 연구에서는 개인신용정보와 개인용자동차보험 사고발생확률 및 손해율 사이의 상관관계를 살펴보았다. 또한 이를 근거로 보험정보와 개인신용 정보를 활용한 자동차보험 사고확률 및 손해율 예측모형을 개발하고, 다양한 관점에서 모형의 성능을 비교 분석하였다. 이를 위해 국내에서는 처음으로 대형 손해보험사의 개인용자동차보험 데이터와 국내 최대의 개인신용정보를 보유한 신용정보회사의 데이터를 각각 활용하였다. 분석결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 개인의 신용등급(1-10등급)과 보험사고(사고빈도 및 손해율)와의 관계를 살펴본 결과, 개인용자동차보험의 경우 이들 사이에 매우 밀접한 상관관계가 존재하고 있는 것으로 나타났다. 둘째, 개별 신용정보와 보험사고 사이의 상관성 분석을 통해 개별 신용정보가 보험사고(사고빈도 및 손해율)에 미치는 영향을 살펴본 결과, 전반적으로 밀접한 상관관계가 있는 것으로 조사되었다. 셋째, 다변량 로지스틱 회귀분석을 통해 순수 보험정보만을 이용한 모형1과 모형1에 비우량 신용정보를 추가로 고려한 모형2, 모형2에 우량 신용정보까지 고려한 모형3을 각각 개발한 후, 모형별 적중률과 승인율에 따른 보험사고발생확률 및 손해율을 종합적으로 비교분석하였다. 분석결과에 의하면, 순수보험정보만 고려한 경우보다는 비우량 신용정보를 추가로 고려한 모형의 예측력이 좀 더 우수하며, 여기에 우량 신용정보까지 추가 반영할 경우 모형의 예측력이 가장 우수하였다.

영문 초록

This study is designed to examine the relationships between personal credit information and probability of loss as well as loss ratio of personal comprehensive automobile insurance. Furthermore, by employing insurance-specific information and personal credit information, three different models predicting probability of loss and loss ratio were developed and then compared each other from various perspectives. The brief summary of the results are as follows. First, personal credit ranking(from 1 to 10) is strongly and positively related with probability of loss as well as loss ratio of personal comprehensive automobile insurance. In other words, the higher the ranking, the lower the probability of loss as well as the loss ratio. Second, the major individual personal credit information also has very close relationships with probability of loss as well as the loss ratio of personal comprehensive automobile insurance. Third, by using multivariate logistic regression analysis, three different models were identified and compared respectively: `model 1` employing insurance-specific information only, `model 2` employing insurance-specific information as well as negative credit information, and `model 3` employing insurance-specific information as well as negative and positive credit information. Based on various comparisons using hit ratio and acceptance rate, it may be concluded that `model 3` is the best, `model 2` is the better, and `model 1` is a good indicator of predicting probability of loss as well as the loss ratio of personal comprehensive automobile insurance.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 선행연구

Ⅲ. 데이터 및 분석방법론

Ⅳ. 분석결과

Ⅴ. 결론

참고문헌

키워드

개인신용정보 사고발생확률 손해율 적중률 승인율 personal credit information probability of Loss Loss ratio hit ratio acceptance rate